Keras基于SRNN的预测实例:Keras

Batch大小为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为62.35。

得分记录
2019-04-05

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 61.9

22:17:00
2019-04-05

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 58.85

07:49:31

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 7000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 53.3

06:48:14

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 8000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 59.45

05:43:36

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.15

03:05:12
2019-04-04

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 8000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 61.6

22:47:01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 62.35

21:58:04

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 55.4

20:44:39

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 58.7

19:57:53

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 53.3

19:34:30

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 23.15

18:52:57

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 100 次,损失函数优化完,最终完成评分为 20.9

18:44:01

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 16.55

18:39:20

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 29.2

18:34:17
2019-04-04

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 3000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 14.4

06:15:52

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 4000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 14.8

06:07:53

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 4000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 16.55

05:54:46

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 22.3

05:17:32

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 25.1

04:55:08

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 0.35

04:47:02

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 23.05

04:16:40

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 2000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 25.45

04:10:35

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 27.85

03:40:55

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 4000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 22.65

03:33:52

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 4000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 27.35

03:11:05

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 30.2

02:35:43

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 20.3

00:55:32

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 2.6

00:35:06

Batch Size 数据为 256 ,Epoch循环次数为 5000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 15.4

00:25:54

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次,损失函数优化完,最终完成评分为 22.1

23:19:28

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次,损失函数优化完,最终完成评分为 7.45

23:09:03

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 300 次,损失函数优化完,最终完成评分为 31.75

22:54:48

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 200 次,损失函数优化完,最终完成评分为 27.5

22:37:53

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 25 次,损失函数优化完,最终完成评分为 12.25

22:05:56

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 11.15

21:49:44
2019-04-03

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 10 次,损失函数优化完,最终完成评分为 8.7

21:20:55